Model Grok Terbaru Nikmati 'Sajian Tambahan' dari Cursor, Elon Musk: Coding Mengalami Peningkatan Besar

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-26Terakhir diperbarui pada 2026-05-26

Abstrak

Elon Musk mengumumkan bahwa model dasar baru xAI, **Grok V9-Medium (1.5T)**, telah menyelesaikan pelatihan dan akan dirilis dalam 2-3 minggu. Model ini, tiga kali lebih besar dari pendahulunya, secara khusus ditingkatkan kemampuannya dalam pemrograman karena dilatih dengan sejumlah besar **data dari Cursor**—platform AI untuk pengkodean yang baru-baru ini diakuisisi oleh Musk. Penambahan data ini bertujuan memberikan pemahaman kontekstual yang lebih baik tentang alur kerja pengembangan perangkat lunak dunia nyata. Bersamaan dengan itu, xAI juga meluncurkan **Grok Build**, sebuah alat agen pemrograman AI yang kini memasuki tahap uji beta awal. Grok Build berfungsi sebagai alat CLI yang dapat diintegrasikan ke dalam proyek lokal, menawarkan fitur seperti mode perencanaan, sub-agen paralel, dan integrasi dengan berbagai plugin (Skills/MCPs). Alat ini dapat diakses melalui antarmuka TUI interaktif, mode headless, atau protokol klien. Langkah-langkah ini merupakan bagian dari strategi Musk yang agresif dalam memasuki pasar alat pengkodean berbasis AI, didukung oleh akuisisi Cursor senilai $60 miliar dan perekrutan tim intinya. Dengan memanfaatkan data dan keahlian Cursor, Musk bertujuan untuk secara signifikan meningkatkan kemampuan koding Grok dan bersaing langsung dengan pemain lain di bidang ini.

Saya sudah memperingatkan kalian semua produk Code untuk tidak bersaing ketat seperti ini, terpaksa saya, si tua Elon, harus turun tangan lagi!

Elon Musk memposting di X mengungkapkan bahwa model dasar Grok milik xAI, V9-Medium (1.5T), telah selesai dilatih.

Diperkirakan dalam 2 hingga 3 minggu ke depan, model ini akan secara resmi dirilis ke publik:

Benar, model baru ini jelas-jelas berfokus untuk meningkatkan kemampuan pemrograman secara signifikan.

Elon Musk secara khusus menyebutkan bahwa dalam pelatihan tambahan V9-Medium, ditambahkan banyak data Cursor, dan akan terus ditambahkan ke depannya.

Apa artinya——

(Mungkin maksudnya adalah, dalam hal coding, jangan hanya lihat dua perusahaan sebelah, lihat juga perusahaan saya~)

Sementara model baru sedang dipanaskan, produk pemrograman baru mereka sendiri juga tidak tinggal diam.

Alat agen pemrograman AI baru dari xAI, Grok Build, saat ini juga telah memasuki tahap pengujian Beta awal, dan beberapa pengguna sudah bisa mencobanya~

Hmm…

Baru sebulan lebih sejak akuisisi Cursor, Grok sudah mulai menikmati 'sajian tambahan' ini.

Di satu sisi, menggunakan data Cursor untuk memberi makan model dasar baru, di sisi lain, meluncurkan AI programming Agent mereka sendiri.

Bagaimanapun juga, Elon dan Code-nya, meski terlambat, akhirnya datang!

Model Baru Grok Sudah Selesai Dilatih!

Pada akhirnya, persaingan di dunia coding ini terlalu ketat...

Dilihat dari timeline, sejak seri Grok 4 berbasis model dasar v8-small dirilis, sudah hampir satu tahun berlalu.

Sebenarnya, kemampuan pemrograman pada model generasi sebelumnya juga sudah ada peningkatan, tapi tidak sanggup menyaingi kecepatan iterasi beberapa perusahaan sebelah yang sangat cepat!

Jadi, kali ini xAI tidak memilih langkah kecil tapi cepat, melainkan menumpuk satu 'serangan besar'~

Model dasar baru Grok kali ini, V9-Medium (1.5T), langsung menyasar kemampuan pemrograman dan pasar pengembang.

Bahkan Elon Musk sendiri tidak sabar mengatakan: Kemampuan pemrograman jauh lebih kuat. (doge)

Dalam hal parameter, skala parameter V9-Medium langsung mencapai 1.5T.

Perlu diketahui, semua lalu lintas produksi Grok saat ini ditangani oleh model v8-small berukuran 0.5T.

Jadi jika dihitung, ini berarti langsung naik level ke ukuran parameter tiga kali lipat???

Peningkatan signifikan dalam skala parameter tentu juga berarti model ini diperkirakan akan mengalami kemajuan yang cukup besar dalam kemampuan penalaran mendalam dan penyimpanan pengetahuan.

Kapasitas model yang lebih besar sering kali memungkinkannya lebih memahami konteks yang kompleks, melakukan pemikiran berantai yang lebih panjang, serta menangani tugas pengembangan nyata yang lebih menantang~

Tapi!

Yang paling menarik dari model baru ini, bukan pada parameternya, melainkan pada keahlian pemrogramannya——

Elon Musk secara khusus mengatakan: xAI dalam pelatihan V9-Medium (1.5T) sengaja menambahkan banyak 'Data Cursor'.

Kita semua harus tahu, data Cursor bukanlah repositori kode biasa, melainkan alur kerja nyata dari jutaan pengembang.

Data Cursor sebenarnya lebih mungkin memberi tahu model, bagaimana pengembang dalam proyek nyata mendeskripsikan kebutuhan, melokalisasi masalah, membuat AI membaca konteks, memodifikasi file, memperbaiki kesalahan, dan terus menanyakan.

Kapan model ini akan dirilis?

Menurut pernyataan resmi, saat ini pelatihan dasar V9-Medium telah sepenuhnya selesai.

Pekerjaan fine-tuning sedang berlangsung dengan sibuk, dan tahap pembelajaran penguatan (reinforcement learning) juga akan dimulai dalam beberapa hari.

Menurut rencana xAI, dalam 2 hingga 3 minggu lagi model baru ini akan secara resmi dirilis ke publik.

Selain itu, yang cukup patut dicatat——

Sambil mempromosikan model barunya, Elon Musk juga tidak lupa meninggalkan 'bonus' di kolom komentar:

Tahun ini model 0.5T akan open source, juga sangat praktis!

(Kita bisa berharap sedikit~)

Alat Pemrograman AI Grok Build Juga Mulai Diuji

Di luar model baru, produk alat pemrograman AI baru xAI sendiri juga mengalami kemajuan.

Saat ini, alat agen pemrograman AI Grok Build telah memasuki tahap pengujian Beta awal.

Mari kita perkenalkan sedikit, Grok Build adalah agen pemrograman dan alat CLI (Command Line Interface) milik xAI.

Bentuknya sebenarnya lebih mendekati produk pemrograman terminal seperti Claude Code, Codex CLI.

Pengembang dapat memanggilnya di direktori proyek lokal, membiarkan AI langsung membaca proyek, memahami konteks, merencanakan perubahan, memodifikasi file kode, dan sebagainya.

Dari video demonstrasi resmi, kemampuan utama yang ditonjolkan Grok Build kali ini sangat berbau AI Coding:

Mode Perencanaan: Setelah pengguna memasukkan permintaan, Grok Build tidak akan langsung bertindak, melainkan membuat rencana eksekusi detail terlebih dahulu, menunggu konfirmasi pengguna sebelum mengeksekusi.

Banyak Subagen Bekerja Secara Paralel: Untuk tugas yang besar dan kompleks, Grok Build akan mendelegasikan pekerjaan kepada Subagents yang berjalan paralel.

Integrasi Skills, Marketplace, MCPs: Kita dapat dengan mudah memperluas kemampuan Grok Build, memanggil berbagai alat dan plugin yang sudah jadi.

Kemampuan Lain yang Disebutkan: Mendukung pembuatan gambar dan video, membangun alur kerja otomatis, dan sebagainya.

Dalam cara penggunaan spesifiknya, dokumen resmi xAI juga memberikan tiga pintu masuk——

Pertama adalah TUI Interaktif.

Yakni membuka antarmuka interaktif layar penuh di terminal, pengembang dapat langsung berdialog bolak-balik dengan Grok Build, melihat rencana, menjalankan tugas.

Kedua adalah mode headless.

Lebih cocok dimasukkan ke dalam skrip, bot, atau alur otomatisasi, membiarkannya menjalankan tugas di latar belakang sesuai perintah.

Ketiga adalah terhubung ke aplikasi lain melalui Agent Client Protocol.

Mengubah Grok Build menjadi agen pemrograman yang dapat dipanggil oleh alat eksternal.

(Banyak cara, tidak perlu khawatir memilih~)

Di satu sisi, xAI menggunakan data Cursor untuk memperkuat kemampuan kode model dasar generasi baru.

Di sisi lain, meluncurkan agen pemrograman seperti Grok Build, langsung masuk ke medan pertempuran alat AI Code.

Terlihat, Elon Musk kali ini tidak berencana hanya bersaing dengan Grok di kotak obrolan. (doge)

Setelah Akuisisi Cursor, Elon Musk Ngebut Mengejar Tren Coding

Gerakan Elon kali ini, menggunakan data Cursor untuk memberi makan model baru, dan Grok Build mulai diuji.

Sebenarnya tidak terlalu mendadak.

Karena beberapa bulan yang lalu, sambil melakukan penyesuaian dan PHK internal, xAI sudah mulai banyak menghubungi dan memperkenalkan talenta serta pengalaman Cursor——

Dua kepala teknik inti Cursor, Andrew Milich dan Jason Ginsberg, yang pernah membantu Cursor dari 0 hingga valuasi miliaran dolar.

Bergabung ke xAI satu per satu, melapor langsung ke Elon Musk, tugas inti mereka adalah merekonstruksi kemampuan pengkodean Grok dari dasar.

Lalu bulan lalu.

Elon Musk tidak lagi memainkan taktik 'mencuri' talenta, langsung menyasar perusahaan Cursor itu sendiri.

Mengakuisisi Cursor dengan harga 600 miliar dolar, perlu diketahui angka ini lebih dari dua kali lipat valuasi Cursor pada November tahun lalu…

Jadi, melihat ke belakang, dalam waktu singkat sebulan, langkah 'pengadaan' Cursor oleh Elon ini sudah mulai terlihat hasilnya pada Grok:

Dua minggu yang lalu Grok Build yang baru mulai muncul, sekarang sudah mulai diuji luas ke tangan pengembang.

Sementara di sisi V9-Medium, juga secara langsung disebutkan oleh Elon Musk, dalam pelatihan tambahannya ditambahkan banyak data Cursor, dan akan terus ditambahkan ke depannya.

Tidak hanya itu, di tengah-tengah ini, Elon Musk juga pernah mengungkapkan bahwa model Grok baru sedang dalam pelatihan normal di kluster Colossus 2.

Banyak gerakan, banyak makna 'code'.

Jadi ketika kita melihat kembali kalimat "more to come" dalam V9-Medium, sekarang terlihat cukup menarik.

Terjemahannya saya kira adalah——

Setiap hari Cursor melayani pengguna lebih banyak, Grok akan mendapatkan sajian tambahan lebih banyak.

Selanjutnya, tinggal tunggu bagaimana Elon membawa Grok turun ke arena Code secara resmi, sedikit berharap~

Referensi:

[1]https://openrouter.ai/x-ai/grok-build-0.1?utm

[2]https://x.com/elonmusk/status/2058787384364265734

[3]https://x.com/JasonBud/status/2058974659648123084

[4]https://x.com/xai/status/2058973760708091907

Artikel ini berasal dari akun WeChat "量子位", penulis: 梦瑶 (Meng Yao)

Pertanyaan Terkait

QApa yang diumumkan Elon Musk mengenai model Grok terbaru di platform X?

AElon Musk mengumumkan bahwa model dasar Grok terbaru, V9-Medium (1.5T), telah menyelesaikan pelatihan dan akan dirilis ke publik dalam 2-3 minggu ke depan.

QFitur khusus apa yang ditekankan dalam pelatihan model V9-Medium untuk meningkatkan kemampuan coding?

ADalam pelatihan tambahannya, model V9-Medium telah diperkaya dengan sejumlah besar data dari Cursor, yang merupakan data alur kerja nyata dari jutaan pengembang, untuk meningkatkan kemampuan pemrogramannya.

QApa itu Grok Build dan pada tahap apa perkembangannya saat ini?

AGrok Build adalah alat agen pemrograman AI dan alat CLI (Command Line Interface) dari xAI. Saat ini, alat tersebut telah memasuki tahap pengujian Beta awal dan sudah dapat digunakan oleh sebagian pengguna.

QBagaimana rencana xAI dalam hal open source untuk model Grok yang ada?

AElon Musk menyebutkan dalam komentarnya bahwa mereka berencana untuk membuat model 0.5T bersifat open source pada akhir tahun ini.

QApa signifikansi dari akuisisi Cursor oleh xAI beberapa waktu lalu?

AAkuisisi Cursor senilai 60 miliar dolar memungkinkan xAI untuk mengintegrasikan talenta, pengalaman, dan data alur kerja pengembang nyata dari Cursor ke dalam pengembangan Grok, yang dengan cepat terlihat dalam peningkatan kemampuan coding model V9-Medium dan peluncuran alat Grok Build.

Bacaan Terkait

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit4j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit4j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手7j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手7j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit8j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit8j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Berubah dari Alat Menjadi "Pekerja" AI mulai menulis kode, menangani tiket dukungan pelanggan, dan meninjau dokumen hukum. Artikel ini mengusulkan kerangka baru: komersialisasi AI sedang bergerak menuju "pasar tenaga kerja mesin". Dalam pasar ini, token hanyalah unit pengukuran, GPU adalah bahan baku, dan model adalah alat produksi. Objek yang benar-benar ditetapkan harganya dan diperdagangkan adalah kerja ekonomi yang diselesaikan langsung oleh perangkat lunak. Mekanisme penetapan harga AI akan berkembang dari token mentah, kemampuan model yang terstandarisasi, tenaga kerja yang terspesialisasi industri, hingga pasar hasil yang dapat diprogram. Di masa depan, perusahaan mungkin tidak lagi peduli model atau GPU mana yang menyelesaikan suatu tugas, tetapi lebih pada apakah tugas itu diselesaikan dalam batas latensi, akurasi, keandalan, dan biaya yang ditentukan. Implikasinya, dampak AI pada pasar tenaga kerja manusia tidak hanya sekadar penggantian. Saat mesin mengambil alih lebih banyak pekerjaan yang dapat distandardisasi dan diverifikasi, peran manusia mungkin bergeser ke pengawasan, penanggung jawab, manajemen konteks, dan keputusan akhir. Dalam beberapa kasus, penilaian manusia untuk 1% akhir justru menjadi lebih berharga karena dapat membuka kunci 99% otomatisasi skala besar. Pasar AI adalah pasar ekspansif. Ketika biaya kerja turun, permintaan tidak tetap. Jika interaksi dukungan pelanggan menjadi lebih murah, perusahaan dapat menawarkan layanan 24/7, menciptakan pasar interaksi pelanggan yang lebih besar. Persaingan tahap berikutnya di pasar AI mungkin bukan lagi sekadar pertarungan kemampuan model atau perang harga daya komputasi, tetapi tentang siapa yang dapat pertama kali menstandarisasi, memverifikasi, dan menetapkan harga "pekerjaan", akhirnya menjadikan tenaga kerja mesin sebagai faktor produksi baru yang dapat dibeli, diselesaikan, dan diperdagangkan.

marsbit8j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

marsbit8j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

**Ringkasan:** Xiaomi MiMo memotong harga API MiMo-V2.5 hingga **99%**, memicu spekulasi tentang perang harga atau strategi merugi. Luo Fuli, kepala MiMo, merespons dengan mempublikasikan blog teknis 5000 kata yang merinci **enam pilar teknikal** di balik potongan harga besar ini. Intinya, diskon 99% terutama untuk **Input (Cache Hit)** – bagian dimana pengguna membaca ulang konteks historis dalam percakapan panjang. Ini menjadi mungkin karena serangkaian optimasi teknikal yang mengubah biaya komputasi untuk bagian tersebut mendekati nol. **Enam Pilar Teknikal:** 1. **Arsitektur Hybrid SWA:** Menggunakan Sliding Window Attention di sebagian besar lapisan model, mengurangi volume **KVCache** (memori jangka pendek model) hingga **1/7**. 2. **Manajemen KVCache Dua Kolam:** Mengalokasikan memori secara terpisah untuk lapisan SWA dan Full Attention, benar-benar mewujudkan penghematan teoretis 1/7 dan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat dilayani secara bersamaan. 3. **Prefix Cache yang Dioptimalkan:** Meningkatkan aturan pencocokan cache untuk arsitektur SWA, menghasilkan **tingkat keberhasilan cache 93-95%** untuk pembacaan ulang. Artinya, sebagian besar permintaan "baca ulang" tidak memerlukan komputasi GPU baru. 4. **Sistem Cache Terdistribusi GCache:** Menyimpan data cache di **SSD bawaan mesin GPU**, menghilangkan biaya penyimpanan cluster khusus dan memperpanjang masa hidup cache. 5. **Sistem Penjadwalan LLM-Router:** Mengarahkan permintaan secara cerdas berdasarkan kesamaan prefix dan panjang konteks, memprioritaskan permintaan yang menggunakan cache, meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. 6. **Multi-Token Prediction (MTP):** Mengoptimalkan proses generasi output model, mempercepat pembuatan respons dan melengkapi pengurangan biaya di sisi input. **Kesimpulan:** Penurunan harga 99% bukanlah gimmick pemasaran atau strategi merugi, tetapi hasil dari **efisiensi sistemik rekayasa AI** yang telah divalidasi di lingkungan produksi. Rantai optimasi ini secara kumulatif mengurangi biaya komputasi per permintaan hingga lebih dari 95%, memungkinkan penurunan harga ekstrem sambil mempertahankan profitabilitas. Luo Fuli menekankan bahwa ini adalah masalah teknikal yang terwujud, bukan sekadar perang harga.

marsbit10j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

marsbit10j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

75 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu $S$

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

906 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Apa Itu AGENT S

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.3k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2025.03.21

Cara Membeli S

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.

活动图片